MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析、工程设计和机器学习等多个领域的强大编程环境。由MATLAB教程《张志涌等编著》电子版提供，这本教程深入浅出地介绍了MATLAB的基础知识以及高级应用，旨在帮助用户快速掌握这一工具，并能够实际运用到各类项目中。教程附带源程序，使得学习更为直观和实用。
MATLAB的基础部分涵盖了变量类型，包括标量、向量、矩阵和数组，以及它们的操作，如加减乘除、转置、求逆等。了解这些基础知识是使用MATLAB的前提，因为MATLAB是矩阵为基础的语言。此外，教程会介绍基本的控制结构，如if-else语句和for、while循环，这对于编写复杂的算法至关重要。
函数是MATLAB中的核心组成部分，学习如何定义和调用函数是必不可少的。用户将学习到函数的输入输出参数、局部和全局变量的区别，以及如何使用匿名函数和函数句柄。理解函数的结构和工作原理，有助于提高代码的可读性和效率。
在数值计算方面，教程会涵盖线性代数运算，如解线性方程组、特征值和特征向量计算，以及矩阵分解（如LU、QR、Cholesky等）。这些工具在工程和科学问题中非常常见。同时，非线性方程求解、插值和拟合、微积分运算也是MATLAB的重要功能，对于数据分析和模型建立大有裨益。
在数据分析领域，MATLAB提供了丰富的统计分析工具，如描述性统计、假设检验、回归分析、主成分分析等。配合可视化工具，如plot函数和图像处理工具箱，可以进行数据可视化，帮助理解数据分布和模式。
MATLAB还有强大的信号处理和图像处理功能，适用于通信、生物医学工程等领域。教程可能包括滤波器设计、频谱分析、图像增强和特征提取等内容。
在控制理论中，MATLAB的Simulink是一个强大的建模仿真平台，通过它，用户可以构建和仿真动态系统，包括连续系统、离散系统和混合系统。理解和掌握Simulink对于控制系统的设计和验证至关重要。
此外，随着近年来机器学习的崛起，MATLAB也提供了诸如神经网络、支持向量机、决策树和随机森林等算法的工具箱，方便用户进行分类、回归和聚类任务。
附带的源程序可以帮助读者通过实例来巩固理论知识，实践是检验理解的最好方式。通过运行和修改这些代码，学习者可以更好地理解和掌握MATLAB的使用。
这本《MATLAB教程》全面覆盖了MATLAB的基本操作、数值计算、数据分析、信号处理、控制理论和机器学习等多个方面，结合源代码学习，对提升MATLAB技能将大有裨益。无论是初学者还是有一定经验的用户，都能从中受益，提升自己的专业能力。
